decision-watcher
decision-watcher 是 bencium-loop 会话中的决策提醒技能：当对话出现架构、数据模型、技术选型或策略取舍等决策时，提示用户用 /bencium-decide 记录决策原因、备选方案与后果。仅在项目含 .harness/ 目录时生效。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-08 00:04
智能体与模型
25,900 个结果
dotnet-mvc
面向 ASP.NET Core MVC 开发的专家指引技能，覆盖 .NET 6 至 .NET 10 的现代开发模式，涉及视图模型、标签协助程式、视图元件与伺服器端渲染最佳实践。
bitlysis-ai-agents-llm
Bitlysis 的 AI 智能体与 LLM 应用开发技能，提供构建 LLM 功能、智能体工作流、RAG 管道与评估测试的最佳实践，涵盖安全、工具调用、可观测性、限流与成本控制等规范。
bitlysis-project-core
Bitlysis 项目核心规范技能，用于在开发新功能、重构或不确定技术栈与命名约定时，校验技术栈版本、命名规范、代码质量门禁，并路由到对应的专家智能体角色。
engineering-mobile-app-builder
面向 Codex 的移动应用开发专家技能，来自 Agency Agents 的 Mobile App Builder 角色。覆盖原生 iOS（Swift、SwiftUI）与 Android（Kotlin、Jetpack Compose）开发，以及 React Native、Flutter 等跨平台框架，强调平台原生体验、性能与离线能力。
engineering-prompt-engineer
面向 Codex 的提示词工程专家技能，来自 Agency Agents。用于设计、测试并系统优化 LLM 提示词，涵盖系统提示、少样本示例、思维链、提示词测试套件、版本管理与提示注入防御。
engineering-voice-ai-integration-engineer
该技能让 Codex 扮演 Voice AI 集成工程师，专注于构建端到端的语音转写流水线。它覆盖音频校验、ffmpeg 预处理、长音频分块、本地 Whisper 系模型与云端 ASR 的选型、说话人分离、文本后处理，以及将结构化转写结果输出为 JSON、SRT/VTT 字幕并接入 CMS、REST API、GitHub Actions 与智能体流程。强调隐私合规、可观测性与生产级质量。
senior-ml-engineer
面向生产环境的机器学习工程技能，涵盖模型部署、MLOps 流水线、LLM 集成、RAG 系统实现与模型监控，提供部署工作流、容器模板、漂移检测代码及配套脚本与参考文档。
technical-artist
Agency Agents 中的技术美术（Technical Artist）专家技能，用于在 Codex 中承担美术与引擎之间的桥接角色，负责着色器、VFX、LOD 与资源管线标准，在性能预算内保障画质。
btst-ai-context
BTST 插件页面的 AI 上下文注册模式：让 AI 聊天组件理解当前页面并执行操作，如填表单、更新编辑器、总结内容。适用于在 .internal.tsx 页面组件中注册只读上下文或客户端工具。
council
Council 是一个技能：为评审提案、PR、想法或架构决策，召集多个子代理从不同视角审阅同一内容，再由召集者汇总为结构化报告。成员均基于同一底层模型，仅通过人设与倾向差异制造多样性，并非真正独立的多位人类评审。
github-cli
鼓励在处理 GitHub 相关任务时主动使用 GitHub CLI（gh）获取上下文，包括 PR、Issue、评论和仓库信息，而非仅依赖本地 git 命令。
octocode
octocode 是一个终端代码研究 CLI，可在本地文件与外部 GitHub/npm 之间统一检索，无需配置 MCP。支持 ls、cat、grep、find、ast、symbols、lsp、repo、pr、pkg、clone 等快捷命令，以及直接调用底层工具。
octocode-loop
octocode-loop 是 Octocode 的迭代研究循环技能，通过 Act→Observe→Learn→Repeat 的闭环，让每一步都由真实 Octocode 工具结果支撑，而非猜测。适用于目标与路径已明确、需要反复调用工具直至证据收敛的研究或代码检查任务。
carocut-shared-schema
carocut-shared-schema 是 carocut 项目中所有 agent 共享的协议定义技能，充当单一事实来源（Single Source of Truth）。它集中维护四类 schema 定义：资源类型注册表（Resource Types）、storyboard schema、dispatch context schema 以及 amendment action 类型。该技能的使用边界清晰：Planner 在写入时遵守这些约定，Media 在处理时按此校验，Builder 在实现时以此为参考，Orchestrator 在调度时据此构造通讯内容。详细定义按需查阅 references/ 目录下的对应文档。
skill-creator
Skill Creator 是一个用于创建和更新 Claude 技能（Skill）的指导型技能。它提供创建有效技能的完整方法论，包括技能结构说明、核心设计原则、渐进式披露设计模式以及从理解需求、规划内容、初始化、编辑到打包的完整创建流程。适用于用户希望创建新技能或更新现有技能以扩展 Claude 能力的场景。
skill-creator
Skill Creator 是一个用于创建和更新 Claude 技能（Skill）的指导型技能。它提供创建有效技能的完整方法论，包括技能结构说明、核心设计原则、渐进式披露设计模式以及从理解需求、规划内容、初始化、编辑到打包的完整创建流程。适用于用户希望创建新技能或更新现有技能以扩展 Claude 能力的场景。
bridgic-amphibious
Bridgic Amphibious 是一个双模式智能体框架，支持 LLM 驱动的 agent 模式与确定性的 workflow 模式，并可在两者间自动回退。基于 bridgic-core，提供认知上下文、思考单元与编排引擎，适用于需要可控流程与智能决策结合的自动化任务。
bridgic-llms
bridgic-llms 是 bridgic 项目的 LLM 提供商初始化工具，支持 OpenAILlm、OpenAILikeLlm 与 VllmServerLlm，用于配置模型、加载 .env 并调用聊天与流式接口。
jb-preferred-skills
jb-preferred-skills 是 jb-agent-env 的兼容别名，指代 JB 偏好的智能体环境注册表工作流，涵盖 Markdown 技能、Pi 扩展与 CLI；当用户提到 preferred skills 时使用，实际内容需读取并遵循 jb-agent-env 的 SKILL.md。
claude-subagent-creator
用于编写、校验并安装 Claude Code 自定义子代理（subagent）的技能。子代理是带 YAML frontmatter 的 Markdown 文件，放在 .claude/agents 下，拥有独立上下文窗口与工具面，可被主代理自动委派。
fan-out
fan-out 是面向 Claude Code 的有界子智能体委派与证据优先综合技能。主智能体保持规划与决策权，子智能体执行限定范围的工作并回传证据，由主智能体合并。适用于用户明确要求委派、并行化或生成子智能体，或任务可拆分为 2-5 个真正独立子任务时。
blink-agent
Blink Agent 是工作区内的 Claw 智能体管理工具，通过 blink agent 命令列出与管理智能体，查看状态、设置会话的活动智能体，并为其他智能体引导写入密钥。无需配置，BLINK_AGENT_ID 已在每台 Claw 机器中注入。
budget-grill
budget-grill 是一个面向 Franklin（基于 x402 USDC 钱包的经济型智能体）的技能，用于在制定方案时就决策树的每个分支进行“预算感知”的逐题追问式访谈。它的核心特点是把每个选项都换算成 USDC 成本影响：估算每次调用/运行/周期的花费、可能落在哪一档模型、以及该功能生命周期内最坏情况下的钱包消耗。免费层方案会明确标注为 $0，涉及付费工具（如 ExaSearch、ImageGen、VideoGen、MusicGen、TradingMarket 付费操作等）时会指名工具并估算单次调用成本。使用时每次只问一个问题，不叠加提问，按依赖顺序沿决策树推进；每个问题都会给出推荐答案与成本影响理由。若问题能通过阅读代码回答，则优先用 Read、Grep、Glob 查代码而不是问用户。当新增问题不再产生新的成本权衡或设计取舍时停止，并把达成的方案以编号摘要形式回述给用户，附带每步预估成本与累计总额。